ニューラルネットを用いた冠動脈DSAにおける狭窄率認識
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概要
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長年の経験と多くの医学知識に支えられた診断医のもつ臨床経験を積極的に取り入れ,柔軟かつ定量的に高度医療を支援するシステムの実現を目指して,本論文では狭窄率の認識にニューラルネット(N.N.)を応用した手法について述べる.多量の情報量を有する画像をN.N.により直接認識することは実用上困難なため,認識対象と相関の強い特徴量への情報圧縮を行う.まず,血管の追跡と辺縁の抽出を行い,それを用いて特徴量を求める.開発した血管追跡手法は極端に曲がった血管にも追従し,枝やノイズへの迷走に強く,辺縁抽出手法はノイズによる誤検出が少ないという特徴をもつ.次に,狭窄率認識などのアナログ的な値の予測に適したN.N.を提案し,それを用いた狭窄率の認識手法について述べた.そして,本手法の評価をファントムおよび臨床適用により行い,物理的な計測値による狭窄率および専門医によって診断された狭窄率をほぼ正確に認識できることを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-09-25
著者
-
南木 道生
中部労災病院循環器科
-
鈴木 賢治
シカゴ大学放射線科
-
南木 道生
中部労災病院
-
堀場 勇夫
愛知県立大学
-
池谷 和夫
名城大学理工学部
-
堀場 勇夫
名城大学理工学部
-
鈴木 賢治
名城大学理工学部
-
池谷 和夫
名古屋電機工業
-
堀場 勇夫
名城大 理工
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